| Summary: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2013. === Made available in DSpace on 2013-12-05T22:55:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013 === Os algoritmos de previsão de chamadas em centrais de atendimento conseguem apresentar resultados aceitáveis diante de uma série de dados longa e bem comportada. Uma série de dados com essas características raramente é encontrada, o que restringe o uso dos algoritmos de previsão. Além disso, a falta de unidade das séries implica na presença de fenômenos que perturbam os dados. Esses fenômenos fazem com que o uso de métodos empíricos se multiplique dentre os membros das equipes de planejamento.O trabalho propõe um método de previsão de chamadas recebidas utilizando redes bayesianas para o tratamento desses fenômenos que perturbam de sobremaneira os dados. Com a proposta, é possível incorporar o conhecimento acerca desses fenômenos em um modelo de previsão computacionalmente eficiente.Para elaborar um método de previsão de chamadas em centrais de atendimento, algumas ferramentas precisaram ser desenvolvidas durante a elaboração do modelo. Primeiramente, foi necessário resolver a dificuldade da obtenção de dados de centrais de atendimento para o estudo do comportamento das chamadas recebidas. Foi então criado um simulador de call center onde é possível gerar dados de chamadas para serem utilizados nos modelos de previsão de chamadas. Em seguida, para o melhor entendimento dos algoritmos de previsão de dados, uma ferramenta de previsão por suavização exponencial foi criada como suplemento do Microsoft Excel. Por fim, foi proposto um método de previsão que utiliza as redes bayesianas para tratar os fatores aleatórios.As redes bayesianas se mostram uma boa alternativa para tratar a aleatoriedade presente nos fatores aleatórios. Os resultados obtidos mostram que o tratamento se faz necessário para a diminuição dos erros de previsão em centrais de atendimento. O modelo apresentado não requer grandes conhecimentos matemáticos por parte das equipes de planejamento, o que estimula o uso desse tipo de formalização. <br> === Abstract : The forecasting calls algorithms in contact centers can provide acceptable results
before a long and well behaved time series dataset. However a time
series with such characteristics is rarely found, which restricts the use of forecasting
algorithms. Moreover, the lack of unity of these series implies the
presence of some phenomena which disturb the data series. These phenomena
make the use of empirical methods to multiply among the members of
the planning team.
This paper proposes a method of forecasting incoming calls using bayesian
networks for the treatment of such phenomena which disturb the data. With
this proposal, it is possible to incorporate the knowledge of these phenomena
in a computationally efficient forecasting model.
To develop a forecasting calls model in call centers, some tools needed to be
developed during the elaboration of the forecasting model. First, to deal with
the difficulty of obtaining data records from call centers to study the behavior
of incoming calls. A simulated call center was developed, where it is possible
to generate call data for use in forecasting models of calls. Then, for better
understanding of data prediction algorithms, a forecasting tool for exponential
smoothing was created as a supplement to Microsoft Excel. Finally, it
was proposed a forecasting model that uses bayesian networks to deal with
the random factors.
Bayesian networks are shown as a good alternative for treating the randomness
present in random factors. The results show that the treatment is necessary
to reduce the forecasting errors in call centers. The model presented does
not require great mathematical knowledge by planning teams, which encourages
the use of this kind of formalization.
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